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大数据基础技术概述

整个大数据的处理流程可以定义为:在合适工具的辅助下,对广泛异构的数据源进行抽取和集成,结果按照一定的标准进行统一存储,并利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析,从中提取有益的知识并利用恰当的方式将结果展现给终端用户。具体来说,可以分为数据抽取与集成、数据分析以及数据解释。

  • 2021-04-26
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大数据技术概述

传统的数据库先有模式,然后才会产生数据。这就好比是先选好合适的“池塘”,然后才会向其中投放适合在该“池塘”环境生长的“鱼大数据难以预先确定模式,模式只有在数据出现之后才能确定,且模式随着数据量的增长处于不断的演变之中。

  • 2021-04-26
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基于云端大数据的智能导向钻井技术方法

目前国内外学者在利用测井数据进行岩性识别方面的研究成果丰硕。如交会图法可以根据与取芯井岩芯资料对比校正后的图版,较为准确地识别多种岩性在交会点的坐标,从而看出各种岩性的分界和所分布的区域,实现岩性识别。但交会图法不能进行全井段的岩性识别,且耗时较长、人为因素大。同时地下情况复杂和非均质性较强,测井数据之间经常呈现极强的非线性关系,数据间的映射关系也极为复杂,应用传统方法的效果较差。神经网络模型可以进行测井资料的岩性识别,经过训练和测试,验证了神经网络模型在岩性识别中是行之有效的,但神经网络中存在的过拟合、局部极小化问题、收敛速度慢等缺点。支持向量机算法在岩性识别中具有可行性和有效性,并且运用支持向量机模型在岩性识别中取得了较好的效果。但支持向量机是一种有坚实理论基础的小样本学习方法,若面对成千上万甚至更多的测井数据点,其优势不能得到很好的发挥。所以提出了在进行岩性剖面预测的过程中根据决策树和随机森林的优缺点,灵活运用以得到精度最高、泛化能力最强的模型。

  • 2021-04-26
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大数据技术和应用

大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、车联网、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无-不是数据来源或者承载的方式。

  • 2021-04-26
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一种面向大数据主动防御的低损耗数据采集方法

面向大数据全生命周期安全的主动防御是目前大数据安全研究的热点之一。在分析大数据主动防御系统对数据采集需求的基础上,提出了一种面向大数据主动防御的低损耗数据采集方法。该方法基于虚拟机内省技术,结合了带内采集和带外采集的优点,并对数据采集进行了优化设计,实现了一种高效低损的数据采集能力。

  • 2021-04-26
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大数据平台技术框架选型

城市大数据平台,首先是作为一个数据管理平台,核心需求是数据的存和取,然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力,有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务,如信息统计、分析挖掘、全文检索等,考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商,所以要考虑灵活的数据接口服务 来支撑。

  • 2021-04-26
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大数据时代的车联网-大数据时代的车联网

客服通过对很多4S店的调研,发现4S店对于客户关系的管理依然是粗旷式,客服的电话让车主不耐其烦,没有做到精准营销。无隐私时代我们已经步入无隐私的时代,个人的行踪被追踪(GPS,LBS),个人的消费被追踪(支付宝,财付通) ,个人的交往被追踪(SNS),个人的言行被追踪(邮件,视频监控 等)。

  • 2021-04-26
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大数据时代下内部审计的机遇与挑战

随着互联网技术的迅猛发展,数据的快速增长,信息社会已经进入大数据时代,内部审计作为企业的重要部门也在逐渐的发生改变。大数据时代改变了审计方法,提升了审计效率,强化了预测能力。同时大数据时代也为内部审计带来了新的挑战,大数据时代注重了信息的安全性,审计人员的素质,部门与部门之间的沟通合作,内部审计的改变对于增加企业价值,达到企业的经营目标起到了关键作用。

  • 2021-04-26
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